SEO Confidential – La nostra intervista esclusiva a Giulia Panozzo: perché l’attenzione non basta senza fiducia

L’approccio neuroscientifico di Giulia Panozzo mette in discussione i modelli dominanti nel digital marketing, dimostrando come bias cognitivi e scelte progettuali poco coerenti possano sabotare anche le strategie più sofisticate

Benvenute e benvenuti a un nuovo episodio di SEO Confidential, la rubrica in cui ascoltiamo le voci più autorevoli di settori come search, SEO, marketing e user experience; professionisti, giornalisti, analisti, studiosi e ricercatori che lavorano ogni giorno sul campo e che ci aiutano a leggere cosa sta cambiando, perché sta cambiando e come muoversi con maggiore consapevolezza in questa nuova era dominata dai motori di risposta basati su IA.

L’ospite di questa puntata è Giulia Panozzo, una delle voci più interessanti e stimolanti che si possono trovare oggi sul confine tra neuroscienze e marketing applicato. Neuroscienziata di formazione, con una laurea in psicobiologia e un master in neuroscienze, ha alle spalle anni di ricerca accademica avanzata e lavora a Londra come consulente, speaker e trainer per brand internazionali.

È psicologa abilitata in Italia, docente ospite in importanti università britanniche e speaker in eventi di primo piano come TEDx e BrightonSEO.

Il suo approccio è raro perché è concreto e scientifico: meno slogan, più comprensione reale dei comportamenti umani.

Giulia, oltre che ricercatrice stimata, è anche divulgatrice chiara ed esperta, capace di rendere comprensibili anche ai non addetti ai lavori concetti complessi come quelli delle neuroscienze, senza che questo infici minimamente il rigore e la precisione delle sue parole. Ed è proprio questo, secondo me, che rende questa conversazione particolarmente preziosa.

Questa intervista va dritta al punto, parlando di ciò che succede davvero quando intercetti l’attenzione delle persone e poi non riesci a mantenerla, quando una frizione minima rovina mesi di lavoro, quando la negatività funziona sul breve periodo ma presenta il conto nel tempo.

Se lavori nel marketing, nella search o nella UX, ti ritroverai a rivedere molte certezze: perché i dati contano, ma il modo in cui li interpreti conta ancora di più.

Terminate queste doverose premesse, possiamo iniziare!

“La negatività è un pessimo costruttore di fiducia. Funziona per attirare lo sguardo, ma può rivelarsi un boomerang”, ci ha detto Giulia Panozzo

Nel tuo articolo “Negativity Bias: Why Customers Don’t Want Anything To Do With You (And What To Do About It)” scrivi che le persone ricordano molto di più un’esperienza negativa rispetto a tante positive. Perché, secondo te, così tante aziende continuano a usare messaggi aggressivi o ambigui per attirare attenzione, pur sapendo che rischiano di allontanare i clienti invece di fidelizzarli?

Perché vedono solo una parte del customer journey. Oggi si dice spesso che “l’attenzione è la nuova moneta”, ma il rischio è di dimenticare che il viaggio del consumatore non finisce lì, nel momento del click. In un contesto in cui siamo letteralmente bombardati da stimoli digitali e non, catturare l’attenzione è sicuramente un requisito fondamentale, ma è solo la prima micro-decisione di un processo molto più ampio in cui l’utente interagisce con un sito, un servizio o un prodotto. Tuttavia, molte aziende continuano a puntare sullo “sfruttamento” di bias cognitivi (ad esempio il bias di negatività) per catturare l’attenzione, salvo poi fallire nel mantenere la promessa fatta all’utente nel momento della conversione.

Un esempio tipico: vediamo messaggi di scarsità ovunque, ma poi la stessa offerta riappare mille volte e non risulta più credibile, un po’ come in quelle pubblicità dei materassi che vedevamo in TV negli anni ’90; oppure vediamo comparazioni aggressive e negative verso un competitor, che riflette male sul marchio. Funziona per attirare lo sguardo, ma non per costruire fiducia. Il punto è che gli utenti non sono ingenui, e oggi sono molto più competenti e consapevoli di quanto molte vecchie strategie di vendita continuino a presupporre.

Molti team, inoltre, lavorano ancora a silos: si occupano solo della parte “acquisizione”, e non di ciò che viene dopo. Non è un problema di mancanza di dati, è un problema di modello mentale datato su ciò di cui le persone hanno realmente bisogno. Non basta più attirare l’attenzione: bisogna mantenerla, offrire ciò che si è promesso e farlo in un contesto dove l’utente può abbandonare in un secondo per una dozzina di alternative. Se l’attenzione è il primo requisito, la fiducia dell’utente è ciò che sigilla il contratto.

A livello biologico, la negatività attira l’attenzione quasi automaticamente perché segnala possibili minacce: siamo più sensibili a ciò che possiamo perdere rispetto a ciò che possiamo guadagnare (il principio di “avversione alla perdita”), e i professionisti nella nostra industria ne sono ben consapevoli. Tuttavia, anche se è un efficace acceleratore di attenzione, la negatività è un pessimo costruttore di fiducia.

In che modo questo meccanismo può trasformarsi in un boomerang? Posso chiederti un esempio pratico di come una strategia basata sulla negatività abbia finito per danneggiare l’esperienza o la reputazione di un’azienda?

Diversi marchi sfruttano la negatività, a volte in modo letterale con messaggi ostili o aggressivi per distinguersi dalla massa e attirare l’attenzione, ma altre volte anche in modo involontario, provocando reazioni negative da parte degli utenti. E il vecchio detto “anche la cattiva pubblicità è pur sempre pubblicità” funziona sempre meno in un contesto omnicanale, dove ogni impressione si riflette a cascata su altre esperienze e contenuti del brand con cui l’utente viene a contatto. La negatività, infatti, non agisce solo sull’attenzione, ma influisce anche sulla memorabilità. Se la prima impressione è negativa, sicuramente fa “risaltare” il brand, ma è molto probabile che quella nota negativa rimanga a contaminare anche gli sforzi successivi di recupero. E questo diventa un boomerang soprattutto quando il brand vive di fiducia o di esperienza.

Degli esempi che mi vengono in mente sono Brewdog e Ryanair, che giocano molto sull’affronto al cliente e la sfrontatezza nella loro strategia di marketing per distinguersi dal resto; il primo ha visto un contraccolpo importante nel momento in cui alla loro immagine ‘punk’ e anticonformista si sono aggiunte all’occhio pubblico anche pratiche aziendali tossiche e comportamenti poco ortodossi di uno dei fondatori.

E anche Ryanair, che sulla sua immagine di compagnia aerea senza fronzoli ci campa, addirittura attaccando in modo secco e scaltro gli utenti che osano lamentarsi sui social, ha avuto la sua dose di perdita di clienti nel momento in cui all’immagine volontariamente negativa si sono associate esperienze con un servizio clienti inesistente. Questo dimostra come molte volte l’identità del brand sia inscindibile dalle dinamiche interne e alle persone che sono coinvolte.

E poi in genere, tutti i media di notizie che sfruttano la negatività per fare clickbait (esempi locali ne abbiamo con il Daily Mail and The Sun dalle mie parti, che tendono ad essere considerati di una lega inferiore rispetto ad altri outlet proprio a causa di questa tendenza).

Sostieni che basta un singolo momento di frustrazione, anche alla fine del percorso, per rovinare la percezione di un brand. Quanto viene davvero sottovalutato oggi l’impatto di problemi molto concreti come un checkout complicato, informazioni poco chiare o pagine che non funzionano?

Nella mia esperienza, molto. E questo è un problema comune soprattutto nelle grandi aziende, dove UX, Customer Experience, SEO e Marketing lavorano spesso separati e senza reali possibilità di collaborazione. Il punto è che abbiamo bisogno dei dati di tutti questi settori per informare un’esperienza migliore, che non si traduca soltanto in una maggiore soddisfazione dell’utente, ma anche in risultati migliori lato search e performance – specialmente ora che un normale percorso di scoperta, valutazione e acquisizione si avvale di diversi canali integrati.

È anche per questo che cerco sempre di fare da ponte tra questi team. Quando restano in silos, l’impatto di un’esperienza poco ottimale non viene quasi mai compreso fino in fondo, sia perché le informazioni sono frammentarie, sia perché ogni team utilizza sistemi di reporting e KPI diversi.

E qui arriva il “momento boomerang”: basta un singolo punto di frizione, anche alla fine del percorso, per compromettere la percezione complessiva del brand. Il rischio è di dare per scontato che l’utente sia già convinto, mentre in realtà la fiducia ce la si gioca ad ogni punto dell’esperienza.

Baymard Institute, ad esempio, mostra da anni come piccole frizioni nel checkout possano avere impatti enormi sui tassi di abbandono, anche quando il resto dell’esperienza è perfetto. È lo stesso discorso che vale per i dark patterns: attirano conversioni nel breve, ma erodono fiducia nel lungo termine.

Il paradosso è che investiamo tantissimo per portare le persone fino alla fine del funnel, e poi le perdiamo per un campo obbligatorio in più o un bottone che non si vede.

Nel digital marketing si parla spesso di emozioni e di centralità dell’utente, ma poi si costruiscono esperienze piene di ostacoli. Perché, dal tuo punto di vista, molte aziende investono così poco per far vivere alle persone un’esperienza davvero positiva e coerente?

Per mancanza di dati e per una scarsa “prioritizzazione” reale dell’esperienza dell’utente. È facile definirsi “customer-centric”, ma alla fine sono sempre i numeri a guidare le decisioni, soprattutto nelle grandi aziende. Così la centralità dell’utente rischia di restare uno slogan, senza tradursi concretamente in iniziative coerenti, soprattutto quando ci si affida a metriche tradizionali che rivelano il comportamento dell’utente solo in superficie, senza investigare cosa succede dentro l’utente.

Le metriche tradizionali misurano il prodotto dell’attenzione (tempo sulla pagina, CTR, ecc.), ma non misurano come un’esperienza emotiva si traduce in fidelizzazione. E dal momento che molte aziende fanno fatica a tradurre le emozioni in metriche operative, questo crea un problema di priorità “ai piani alti”.

E se non possiamo investigare le emozioni con gli strumenti tradizionali, finiamo per concentrarci solo su metriche che sono il risultato, non la causa, di un’esperienza positiva (click, transazione, retention) oppure negativa. Qualche azienda utilizza NPS o questionari proprietari, anche se spesso sono un “nice to have” più che un driver di strategia. Ma ancora poche aziende vanno davvero a investigare cosa produce quei risultati tramite metodi più sofisticati come la misurazione della risposta pre-conscia a determinati messaggi o materiali.

A volte gli ostacoli che vediamo nel percorso utente dipendono anche da una questione di allineamento interno: ciò che funziona per il team che sul sito ci lavora viene dato per scontato come universale (cosa che vediamo molto nel tema della localizzazione o della tassonomia, per esempio). E altre volte la mancanza di coerenza è una scelta deliberata: introdurre frizione o ambiguità per “spingere” l’utente verso un’azione specifica, con il rischio però di creare confusione e portarlo a considerare alternative.

Giulia, abbiamo visto come oggi molte aziende misurano il successo della ricerca quasi esclusivamente con dati quantitativi come click, traffico e CTR. Ma allora, puoi dirci quali segnali comportamentali specifici, secondo te, dovrebbero invece osservare per capire dove e perché le persone si bloccano davvero lungo il percorso di ricerca, prima ancora di arrivare alla conversione?

Ho un articolo dedicato proprio a questo argomento su Search Engine Journal. Per capire davvero dove si inceppa il percorso di ricerca non basta guardare click, traffico o CTR, perché quei numeri descrivono solo l’esito finale e non ciò che ha determinato quel risultato.

Quello che serve è osservare i dati sul comportamento, che sono molto più predittivi e stabili rispetto ai cambiamenti algoritmici. In generale li raggrupperei in tre grandi categorie:

1. Indicatori del canale di scoperta

Ci dicono dove le persone iniziano la loro ricerca e perché. Non partiamo più da Google in modo lineare: il journey è diventato un loop di esplorazione e valutazione che passa da social, community, UGC, forum, marketplace, LLM e motori (quello che ora conosciamo come il ‘Messy Middle’).

Sapere da quali canali arrivano gli utenti ci aiuta a capire le loro motivazioni, aspettative e gap informativi, e ci dà informazioni su che tipo di contenuti e formati sono più adatti a catturare e mantenere l’attenzione per un determinato gruppo demografico. Questo ci aiuta ad allineare messaggi e contenuti al nostro target audience su diversi canali, per un branding coesivo ed efficace.

2. Scorciatoie mentali integrate

Sono bias ed euristiche che guidano decisioni e attenzione nei momenti di carico cognitivo, e molte volte ne possiamo identificare alcuni già dal modo in cui l’utente formula una ricerca, tramite le parole che usa.

Nel contesto di ricerca e keyword vediamo spesso frasi che indicano bias di conferma, familiarità, avversione alla perdita, rinforzo sociale, per esempio.

Questi pattern spiegano la qualità delle scelte, le aspettative della ricerca, e dove la frizione diventa abbandono. Oltre a informare su cosa l’utente si aspetta di ottenere, bias ed euristiche comuni ci danno inoltre una finestra sulla messaggistica e l’esperienza più adatta all’utente in quella specifica fase di ricerca.

3. Bisogni sottostanti

Sono i motivi reali che fanno partire la ricerca: rassicurazione, informazione, rinforzo sociale, convenienza, riduzione del rischio, e così via.

Quando questi bisogni non vengono soddisfatti l’utente non abbandona perché “non è interessato”, ma perché non trova la risposta che cercava.

Molti di questi possono essere raggruppati tramite social listening e analisi dei forum online (soprattutto in fase di pre-acquisizione), questionari post-vendita, recensioni e chat con il customer service.

In termini di segnali comportamentali specifici, oltre all’engagement rate per determinate pagine d’interesse e punti di abbandono frequenti, consiglio anche di usare i dati dalle heatmaps che ci possano far vedere dove l’utente clicca, scrolla (e soprattutto dove non lo fa), e dati di eye-tracking che informano sui pattern di movimenti oculari dell’utente.

Sempre più imprese investono molto nell’essere visibili ovunque, ma poi offrono esperienze confuse o faticose. Quali sono, in modo molto pratico, gli errori più comuni che oggi spezzano il percorso di ricerca e fanno perdere utenti anche molto motivati?

In modo molto concreto, e spesso legati al mondo di e-commerce:

• mancanza di recensioni;
• landing page con offerte dai social che rimanda alla home page;
• filtri confusi o non allineati al linguaggio dell’utente;
• localizzazione incompleta (non solo nel linguaggio, ma nella moneta usata, per esempio, che non cambia automaticamente da un paese all’altro);
• percezione di distanza fisica, soprattutto in mercati internazionali; l’assenza di un luogo fisico o di customer service locale tende a produrre sfiducia;
• percorso troppo lungo, con troppe informazioni richieste o add-on non necessari (come su tutti i siti di voli, diciamocelo);
• sullo stesso tema: assenza di guest check-out;
• mancanza di informazioni che l’azienda dà per scontate (su polizze di ritorno, spese di spedizione non calcolate, processo di acquisizione e FAQ);
• ultimo ma non per importanza: assenza di immagini/video! Soprattutto quando si parla di un prodotto fisico, molte persone fanno decisioni basate su quel che vedono, non sulle specifiche del prodotto a piè di pagina.

Quando l’utente deve lavorare troppo per risolvere le ambiguità, tende ad abbandonare, anche se è motivato.

Nel momento in cui la ricerca si sposta sempre più su piattaforme diverse e su sistemi basati su IA, quali comportamenti degli utenti restano sorprendentemente stabili e vengono ancora ignorati da chi progetta strategie di search e contenuti?

La ricerca di contenuti e opinioni autentiche. Questo pattern è sorprendentemente stabile anche attraverso le “rivoluzioni” digitali. Prima ci fidavamo del passaparola, e anche se ora le piattaforme di acquisto sono cambiate, rimane il fatto che l’opinione e le esperienze altrui sono importantissime per validare la nostra scelta, per cui andiamo in cerca di rinforzo sociale tramite recensioni.

Un report del 2023 ha evidenziato come Gen-Z e millennial trovino fondamentale la presenza di recensioni e UGC su un sito per completare un acquisto – tuttavia, se le queste sembrano troppo perfette o manipolate, non si fidano più e passano invece ai social per cercare autenticità. Anzi, per alcuni è quasi il primo step.

E anche lì, quando riconoscono una partnership pagata, si distaccano completamente perché non percepiscono la validazione del prodotto come autentica. Quindi come brand dovremmo lasciare che sia la qualità del prodotto o del servizio a parlare, invece di ricorrere a strategie di validazione artificiale.

Dalle tue ricerche emerge che il sistema nervoso distingue i contenuti IA da quelli umani a livello preconscio, ma che questa differenza non guida sempre le scelte finali. In termini concreti, perché le persone finiscono comunque per fidarsi o diffidare di un contenuto, anche quando “sentono” che qualcosa non torna?

Perché le scelte sono radicate nelle esperienze pregresse e nelle aspettative individuali. Parliamo tanto di emozioni in modo universale, ma in realtà ognuno vive un proprio spettro emotivo costruito nel tempo.

Questo è emerso chiaramente in un mio studio pilota dove andavo a misurare l’attivazione del sistema nervoso in risposta a video pubblicitari generati con IA oppure umani: la risposta pre-conscia dei partecipanti era molto diversa e imprevedibile, e andando a vedere i questionari dopo l’esperimento ho potuto vedere che era legata non alla natura dell’immagine o al messaggio, ma alle esperienze pregresse e alle concezioni personali che avevano sul marchio.

Per esempio, un partecipante mostrava una maggiore risposta emotiva per uno spot che io avevo sempre trovato molto commovente, ma la ragione della loro attivazione era diversa: infatti, era dovuta al fatto che detestavano il brand. Mentre un altro partecipante rispondeva in modo molto più marcato a uno spot animato in modo artificiale perché lo vedevano a Natale in famiglia, e quindi l’attivazione che vedevamo sul sensore era dovuta alla nostalgia.

Per questo è sempre importante integrare le misure qualitative a quelle quantitative: ci danno uno spettro molto più completo dell’esperienza umana, che è diversa e molto difficile da tradurre in numeri. E soprattutto, è importante conoscere la percezione che le persone hanno del nostro brand, le associazioni implicite che collegano alla nostra identità, per fare in modo che le esperienze che offriamo non risultino fuori tono.

Hai scritto che l’IA funziona bene quando informa e semplifica, ma diventa pericolosa quando finge competenza, autorità o coinvolgimento emotivo. In pratica, quali usi dell’IA dovrebbero far scattare un campanello d’allarme per un’azienda che non vuole perdere credibilità e fiducia agli occhi degli utenti?

Il campanello d’allarme scatta quando lo scaling va a scapito dell’autenticità. In molti momenti del percorso di acquisizione, le persone cercano rassicurazione, si fidano di altri umani. Se la prima impressione è costruita con l’IA, l’impressione è che non ci sia nessuno a “metterci la faccia”. Lo vediamo con influencer o autori generati artificialmente per scalare contenuti: funziona sui volumi, ma non sulla fiducia.

Lo stesso vale per le campagne pubblicitarie: quando l’IA simula emozioni o “umanità” in modo non allineato con le aspettative del brand (come nel caso della campagna Coca-Cola di Natale, o quello di MCDonald’s, NdR) il risultato è un flop. La trasparenza sull’uso dell’IA dovrebbe essere un valore, anche se oggi non esiste ancora un incentivo regolamentativo forte.

Si parla spesso di “IA che sostituisce l’uomo”, ma il tuo lavoro suggerisce uno scenario diverso, basato sulla collaborazione. Quali competenze umane restano oggi realmente non automatizzabili e perché continuano a fare la differenza nel marketing e nella relazione con gli utenti?

A mio parere, l’IA non è ancora in grado di estrarre il contesto dalle informazioni in modo efficace e sistematico. Per questo vediamo contenuti “rigurgitati” che riconosciamo quasi immediatamente, al di là del famigerato trattino lungo! Deve essere continuamente alimentata e rifinita da noi, dalle nostre esperienze e dai nostri contenuti, o rischia di non aggiungere nulla di nuovo o utile all’esperienza dell’utente.

Direi che, per ora, la capacità di estrarre indizi contestuali, empatizzare e fare inferenze rimane una prerogativa umana. Sono competenze costruite nel tempo grazie alle esperienze vissute e che sono fondamentali nel marketing, nell’ottica di connettere con gli utenti e le loro necessità.

A questo aggiungerei quello che chiamiamo il “gut feeling”, le sensazioni di pancia a determinate situazioni: l’IA ci aiuta a razionalizzare, ma molte decisioni richiedono e danno molto peso all’intuizione, alle prime impressioni e a quello che, da umani, proviamo in risposta.

E infine c’è la diversità: prospettive diverse generano innovazione e rivelano punti ciechi che un modello statistico non può avere. Questa è la ragione per cui i modelli IA, nonostante gli avanzamenti tecnici, manifestano ancora bias importanti che rischiano di ancorare le esperienze dell’utente a un’unica prospettiva distorta, e che si perpetua nel tempo se non viene corretta con pensiero critico.

La differenza tra farsi notare e farsi scegliere

Se lavori nella search o nel marketing e hai un business che lavora online, questa conversazione ti riguarda da vicino. Perché il punto non è più riuscire a farti notare, ma capire cosa succede dopo.

L’attenzione si conquista in un attimo, si perde con la stessa velocità e non garantisce nulla se non è sostenuta da un’esperienza coerente. Continuare a leggere il successo solo attraverso click, impression e picchi di traffico significa osservare l’effetto finale, ignorando le cause che lo hanno prodotto.

La ricerca sta cambiando struttura, i motori di risposta si moltiplicano, l’IA accelera e amplifica ogni scelta. Ma il comportamento delle persone resta sorprendentemente stabile.

Abbandonano quando incontrano frizione, ambiguità, promesse non mantenute. Non perché non siano motivate, ma perché sono più competenti, più esigenti e molto meno disposte a “lavorare” per ottenere chiarezza. È qui che molte strategie si spezzano, proprio quando sembrano funzionare.

La differenza oggi non la fa chi spinge di più, ma chi allinea meglio messaggi, contenuti ed esperienza.

Chi osserva i segnali prima che diventino abbandono.

Chi accetta che la ricerca non è un funnel ordinato, ma un sistema complesso fatto di aspettative, memoria e contesto.

La domanda che ti faccio, a questo punto, è: stai lavorando per intercettare attenzione effimera o per essere scelto anche domani con costanza e continuità?